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[机器学习] 《机器学习实战》 价值500 2019

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发表于 2020-4-18 09:18:12 | 显示全部楼层 |阅读模式
│  介绍.png
- d' b2 s' R: V% B- l│  / x7 b) I5 n7 \- o
├─01.第1章 k-近邻算法$ k* ?5 _. M/ W% w1 c0 o% Y
│      任务01:第1期 k-近邻算法(完整版).zip
, B# U" G  k( a8 O8 E* V│      任务02: 1.机器学习概述.mp4
( s- S6 i8 c4 m0 \0 C4 \│      任务03: 2.k-近邻算法原理.mp42 }, s9 M" Q' H9 B1 {" S
│      任务04: 3.k-近邻的python实现.mp41 F1 J, ^; k) Z' \$ A2 e5 [
│      任务05: 4.k-近邻算法之约会网站配对效果判定.mp4
: ^2 X2 {4 M" I2 z1 _+ c* [" L│      任务06: 5.k-近邻算法之手写数字识别.mp4
# w; C: l: X4 G2 H! M3 @│      4 k3 f$ J. v9 `; P2 O
├─02.第2章 决策树  S  L. z' T, p6 b8 k
│      任务07:第2期 决策树(完整版).zip
) z) l+ o2 {! U! A│      任务08: 1. 决策树原理简介.mp4
9 u0 j7 Z, u% T& d  N# s) X8 L│      任务09: 2. 决策树的构建准备工作.mp4
7 Z' V! ?+ b& `4 x, D6 L; x│      任务10: 3. 递归构建决策树.mp4
' l* v  E  t5 }, ~3 f# q7 E! F│      任务11: 4. 利用sklearn绘制决策树.mp4  p# `- o% o/ ^, |( C: k) I: f
│      任务12: 5. 决策树的可视化.mp4
; P  `. {7 w/ `! b8 f0 K│      任务13: 6. 使用决策树预测隐形眼镜类型.mp4& Y) [+ v$ Q1 `
│      
$ K) E0 i! e" e├─03.第3章 朴素贝叶斯
6 f" C; c! P! ?5 J7 W; Z* m│      任务14: 第3期 朴素贝叶斯 (完整版).zip5 @- j2 h" [% R- Z; E( N
│      任务15: 1. 朴素贝叶斯概述.mp44 q, v+ C4 T& U6 @( M, l: }" s7 g& j
│      任务16: 2. 朴素贝叶斯之鸢尾花数据实验.mp4* a  h$ f0 l. v; q
│      任务17: 3. 朴素贝叶斯之言论过滤.mp41 P7 z( o3 I! `4 _- [  N$ E" P
│      任务18: 4. 朴素贝叶斯之垃圾邮件过滤.mp4
  r* S4 I+ w* r1 }! B' }9 Y│      任务19: 5. kaggle比赛之“旧金山犯罪分类预测”.mp4: ~  ~1 H( }2 c5 _
│      任务20: 6. 算法总结.mp4
% d6 Y9 r# ]4 K1 O│      $ A% b6 R3 a; Q
├─04.第4章 Logistic 回归# o+ {5 V; j/ N2 Q4 i' _# v! j, M7 u
│      任务21:第4期 logistic(完整版).zip
1 Q; |1 ?1 {4 C) T. K' x│      任务22: 1. logistic原理概述.mp40 Z0 Z/ R1 [" w9 b( q
│      任务23: 2. 损失函数正则化.mp4
1 m& ^3 g/ B4 ~  b  ~8 P│      任务24: 3. 梯度下降法.mp4& j7 Y! B. E0 Z& q& ~
│      任务25: 4. 梯度下降种类解析.mp4
- }0 @) _8 |2 k, R4 Z│      任务26: 5. 梯度下降求解逻辑回归.mp4
5 {4 g' p% p, i- l8 @6 y' H│      任务27: 6. 病马案例.mp49 c5 q) F" U( J( O
│      任务28: 7. sklearn实现葡萄牙银行营销案例.mp47 z  _1 l2 }% O8 U7 A
│      任务29: 8. 分类算法大比拼.mp4: c, t7 l9 V' W& T5 k2 d
│      任务30: 9. 算法总结.mp4
/ Q' U! N; N( q' `│      - N, Y& M, D1 \1 _  a
├─05.第5章 支持向量机; I+ u0 z8 U- d& }  T. G; p
│      任务31:第5期 支持向量机(完整版).zip
* x1 A* i9 W; z2 T) L6 `│      任务33: 2. 补充数学公式.mp4! {( C! U' Q  A# d" s5 S% y
│      任务34: 3. smo算法流程.mp4' }. _" l) t5 q7 @  g! s! |
│      任务35: 4. 简化版smo算法.mp4
! F$ u3 F) ~  [; O│      任务36: 5. 完整版smo算法.mp4
6 m, d# H. l( v, y+ k│      任务37: 6. 核函数.mp4
0 y4 T# F( z4 q│      任务38: 7. 非线性svm.mp47 {9 R; g' r; O4 b% v+ K8 d
│      任务39: 8. 案例:svm之手写数字识别.mp4/ t: m3 y5 ?4 Y! F! ]. L9 Z
│      任务40: 9. 算法总结.mp4
' `8 c- ]( R9 b: K2 ?1 C  b│      
3 x$ {. B( {; q9 ^3 u* f" |├─06.第6章 AdaBoost算法. J9 I# w6 \+ @' g7 l2 q( b
│      任务41:第6期 Adaboost算法(完整版).zip2 i0 ^" k7 u* |0 u/ U  f
│      任务42: 1. 集成算法概念.mp4, N* c& L' ^* |" j% K4 G+ e8 p
│      任务43: 2. adaboost算法步骤.mp4& C3 Z  a) S/ s8 E
│      任务44: 3. 构建弱分类器.mp4$ |7 E/ T- |% A" C
│      任务45: 4. adaboost完整版函数.mp4
: y6 g% ^/ s% ^4 P% z$ C$ E1 S│      任务46: 5. 案例:adaboost在病马数据集上的应用.mp4+ k* v0 Q* i( g$ K' p4 b4 L
│      任务47: 6. 分类器衡量指标.mp47 ^* m2 L: U* \' f+ x5 E% \
│      任务48: 7. 样本不均衡问题.mp4" D: e" W) k8 Y
│      任务49: 8. 案例:套坦尼克号幸存者预测.mp45 ~1 h2 q9 u+ U( [/ U. q: E" P# m
│      ( k/ z5 Q2 d5 s1 Q" g( |' v
├─07.第7章 线性回归% ~7 U0 q  V, B! P6 e/ E* u, X( l: D
│      任务50:第7期 线性回归(完整版).zip
' y! h8 d  ^* m! Q3 d# `│      任务51: 1. 线性回归概述.mp4+ D( z: j/ Q, ~! r6 J) g+ `
│      任务52: 2. 线性回归的损失函数.mp4
3 p8 o6 k. N, x4 E7 ^& h$ }1 b  n0 d│      任务53: 3. 简单线性回归python实现.mp4
) E. l  j4 T2 i" S1 I7 t7 T0 H$ ^! q( I│      任务54: 4. 局部加权线性回归.mp4
( P" c. X) ^! n  Q│      任务55: 5. 案例:预测鲍鱼的年龄.mp4
8 Y" _" }. }, z│      任务56: 6. 岭回归.mp4
6 r1 Y& a& A: m4 {' ?│      任务57: 7. lasso和向前逐步回归.mp4) ]) G$ K7 \3 _& p# d
│      任务58: 8. 爬虫获取乐高交易数据.mp42 n/ y! y1 P/ k% N" v5 o" E/ z
│      任务59: 9. 乐高二手成交价预测.mp4
$ o- ?8 y( [8 B│      
. ]6 d) `+ B* r& W├─08.第8章 树回归
0 K2 p& C. ~2 S4 x$ i2 L( q│      任务60:第8期 树回归(完整版).zip
$ A& L/ w4 n" K9 u. l│      任务61: 1. 决策树回顾.mp4: J+ n4 i1 b# e6 J
│      任务62: 2.cart算法概述.mp45 Q) B. g5 D" r/ y& ^! J
│      任务63: 3. cart回归树的python实现.mp40 v/ U2 T0 c% U% b" V
│      任务64: 4. 回归树的sklearn实现.mp4
$ i: z2 l- L; T│      任务65: 5. 树剪枝.mp4$ p+ ]+ e% ]* n! X
│      任务66: 6. 模型树.mp4
" P! c: R  I+ h│      任务67: 7. 回归树预测结果.mp4# ~2 x1 V8 O- b! i
│      任务68: 8. 模型树和标准线性回归预测结果.mp4
$ J( D6 S4 [9 f* \4 k- V│      任务69: 9. 使用python的tkinter库创建gui.mp4
; e1 u+ |9 ^! x) T0 `│      , |; |1 C/ G+ i5 F5 ]
├─09.第9章 K-均值聚类算法
( p+ `2 x" |  }6 j│      任务70:第9期 K-均值聚类(完整版).zip
" B- m- v! v/ n. f% V│      任务71: 1. 聚类分析概述.mp4$ f9 a, F% w5 w% l
│      任务72: 2. k均值算法原理.mp4
+ a$ z& G% M3 d3 a& Q│      任务73: 3. k均值算法的python实现(1).mp4
9 R& r" c% X& t. l│      任务74: 4. k均值算法的python实现(2).mp4
  G2 e- {: V6 n* r( v4 m" p! k, G│      任务75: 5. 算法验证.mp4% D  V" d6 e$ s- L6 K, a9 @
│      任务76: 6. 误差平方和sse和学习曲线.mp4) R5 D/ o% F" _3 n* O: M
│      任务77: 7. 模型收敛稳定性探讨.mp4
$ O: H: f: u2 u/ j8 u│      任务78: 8. 二分k均值法(1).mp4$ T  G$ Y: P, V  c
│      任务79: 9. 二分k均值法(2).mp4
1 [5 B. C, c# O# O$ p. z6 ]│      任务80: 10. 聚类模型评价指标.mp4
/ L% T1 V, F$ O2 {│      任务81: 11. 轮廓系数的python实现.mp4& u0 P2 p8 W. j
│      任务82: 【附录1】距离类模型中距离的确定.mp4# m- S+ g/ z+ F/ J- M! `5 g
│      任务83: 【附录2】归一化处理.mp4
5 \! O& W* G! Q, J) Q5 x/ U│      
% j7 d1 D3 h0 [" x' Q# w└─10.第10章 关联规则之Apriori
& h$ ?6 L% W3 P+ l9 {8 {        任务84:课件、代码及数据集下载.zip) `: s+ H$ L/ y0 v" A  n  v8 Y
        任务85: 1 关联分析概述.mp4
/ l: g: U' M  b0 _' f9 t/ S        任务86: 2 频繁项集的评估标准:支持度&置信度.mp45 @& ]) v2 k. ]" t+ a9 I9 M% H' ?0 M
        任务87: 3 频繁项集的评估标准:提升度.mp4
4 O# d3 d+ d; J) G1 {$ ?* ?# f        任务88: 4 关联规则的发现.mp41 z& @& ^" c; B3 q& ?7 \" B
        任务89: 5 apriori原理.mp4
. S/ s& n5 J$ c$ v+ X! g! ?6 X        任务90: 6 apriori挖掘频繁项集(1).mp4
( c/ d; U  A7 i0 Z3 @3 W& y8 e        任务91: 7 apriori挖掘频繁项集(2).mp4
+ C: ~0 S  W1 ]9 Q; ?        任务92: 8 apriori挖掘频繁项集(3).mp4& f4 D( T1 Q, J1 f/ Z( R
        任务93: 9 apriori挖掘关联规则(1).mp45 Z5 Q! @0 M7 q  \7 E' ~
        任务94: 10 apriori挖掘关联规则(2).mp4
' C8 \5 i0 G3 ~) O( ?1 ~        任务95: 11 案例:发现美国国会投票中的模式.mp4
7 {; \; k! Q1 H0 H0 c        任务96: 12 案例:发现毒蘑菇的相似特征(1).mp4; M, M0 D, @6 k" d5 h
        任务97: 13 案例:发现毒蘑菇的相似特征(2).mp4
( K& c8 k5 O+ w- _        任务98: 14 案例:发现毒蘑菇的相似特征(3).mp4
5 t% S2 H, B7 f' _! T
5 J8 F5 a7 _; l  W# c下载地址:
9 }1 a$ v$ a0 W; r
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发表于 2020-7-19 13:37:32 | 显示全部楼层
太厉害了
学数学
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